基于粗糙集理论的智慧用电监管系统研究与开发

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在当前经济加速发展和城市化建设持续推进的大背景下,智慧城市中部署了大量用电设备作为数据收集的基础设施,便利了城市环境中海量数据的收集。但是,大量智能用电设备的部署导致城市内部线路盘根错节,给城市治安和居民生命安全带来了巨大隐患。因此,如何有效防范电气线路隐患,避免电气火灾等紧急事件的发生是当前研究的热点问题之一。得益于物联网、人工智能、云计算等新一代信息技术的快速发展,通过智能传感设备从现场采集实时数据,再利用新一代信息技术对数据进行建模和监测,可以有效提高电气火灾预警的能力,使得智慧电气消防成为了可能。本文旨在构建一个智慧用电监管平台,实现对电气隐患的监测和预警,以及消防资源的实时监管。首先,本文对智慧用电监管平台的使用需求进行了全面的分析和研究,根据业务划分与功能需求将管理平台设计为五大子系统,分别用于解决数据可视化、电气隐患监测、报警、消防资源监管、消防巡查等任务。其次,通过结合物联网、大数据分析等技术对管理平台的物理结构、逻辑分层和技术架构进行了设计。然后,利用粗糙集理论对采集到的隐患因子数据进行属性约简,得到故障决策表,再依据数据的特征对当前存在的电气故障进行诊断。此外,针对智慧用电项目存在高并发和高可用的运营需求,利用Codis分布式缓存以提供服务;针对如何达到智慧城市中用电监管高可用性的需求,对原生Codis架构进行了优化,并在原有的缓存架构之上设计了一个高可用保障层。最后,将基于粗糙集的诊断机制整合进系统的分析模块,再通过不同架构系统间的对比测试实验,发现基于优化后的Codis架构管理平台在扩展性、稳定性、响应速度上都优于原生缓存架构平台。图39幅,表17个,参考文献63篇
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